基于因素空间的人工智能样本选择策略

崔铁军，李莎莎

（1. 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院，辽宁 阜新 123000; 2. 辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125105）

人工智能是面向人的，具备类人能力的实体或方法。人的最基本能力就是对事物的选择能力。人能通过各种渠道获得知识，而这些知识的主要应用就是人面对问题时的选择。因此人工智能的最基本操作就是模仿人对问题做出选择。人的选择过程是宏观到微观的过程，先选择关心的方面，再选择具体的定性定量特征，这是从内涵到外延的过程。目前人工智能的三大主流学派及大数据和深度学习等都是基于数据的研究。即首先从大数据的处理开始，再进行数据归类分析各类别之间的关系抽象为范围，再根据范围关系抽象为因素，最终用因素定义概念，完成外延到内涵的建立。因此人对样本的选择过程与现有人工智能样本选择过程是相反的。

关于人工智能的处理过程、理念及模型等有一些研究：知识驱动的智能生态网络研究[1]；基于功能模型和层次分析法的智能方案构建[2]；基于深度确定性的智能车汇流模型[3]；多智能体情绪仿真模型[4]；小波智能模型时序预测[5]；智能电网可靠性模型预测[6]；智能化云制造系统[7]；智能网联环境下的车辆跟驰模型[8]；智能制造成熟度评估模型[9]；智能模型与自主智能系统[10]；智能网联车环境下的数据转发模型[11]；机制主义人工智能理论[12]；人工智能的概念、方法、机遇[13]；人工智能与科学方法创新[14]。……